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El músculo artificial se flexiona en múltiples direcciones, ofreciendo un camino hacia robots suaves y ondulados

Los ingenieros del MIT desarrollaron una forma de cultivar tejidos artificiales que se ven y actúan como sus contrapartes naturales. Nos movemos gracias a la coordinación entre muchas fibras del músculo esquelético, todas contraídas y sincronizadas. Mientras que algunos músculos se alinean en una dirección, otros forman patrones intrincados, ayudando a que partes del cuerpo se muevan de múltiples maneras. En los últimos años, los científicos e ingenieros han considerado a los músculos como actuadores potenciales para “robots biohybrid” — máquinas alimentadas por fibras musculares suaves y cultivadas artificialmente. Tales bio-bots podrían retorcerse y moverse a través de espacios donde las máquinas tradicionales no pueden. Sin embargo, en su mayor parte, los investigadores solo han podido fabricar músculo artificial que tira en una dirección, limitando cualquier rango de movimiento de las robots. Ahora los ingenieros del MIT han desarrollado un método para cultivar tejido muscular artificial eso se contrae y flexiona en múltiples direcciones coordinadas. Como demostración, desarrollaron una estructura artificial impulsada por músculos que tira de forma concéntrica y radial, al igual que la forma en que el iris en el ojo humano actúa para dilatar y constreñir la pupila. Los investigadores fabricaron el iris artificial utilizando un nuevo enfoque “stamping” que desarrollaron. Primero, imprimieron en 3D un pequeño sello de mano estampado con ranuras microscópicas, cada una tan pequeña como una sola celda. Luego presionaron el sello en un hidrogel blando y sembraron los surcos resultantes con células musculares reales. Las células crecieron a lo largo de estos surcos dentro del hidrogel, formando fibras. Cuando los investigadores estimularon las fibras, el músculo se contrajo en múltiples direcciones, siguiendo la orientación fibers’. “Con el diseño del iris, creemos que hemos demostrado el primer robot impulsado por músculo esquelético que genera fuerza en más de una dirección. Eso fue habilitado de manera única por este enfoque de sello,” dice Ritu Raman, el Profesor de Desarrollo de Carrera Eugene Bell de Ingeniería de Tejidos en el Departamento de Ingeniería Mecánica de MIT. El equipo dice que el sello se puede imprimir con impresoras 3D de mesa y equipado con diferentes patrones de ranuras microscópicas. El sello se puede usar para desarrollar patrones complejos de músculo — y potencialmente otros tipos de tejidos biológicos, como neuronas y células cardíacas — que se ven y actúan como sus contrapartes naturales. “Queremos hacer tejidos que repliquen la complejidad arquitectónica de los tejidos reales,” Raman dice. “Para hacer eso, realmente necesitas este tipo de precisión en tu fabricación.” Ella y sus colegas publicó sus resultados de acceso abierto el viernes en la revista Biomateriales Ciencia. Sus coautores del MIT incluyen a la primera autora Tamara Rossy, Laura Schwendeman, Sonika Kohli, Maheera Bawa y Pavankumar Umashankar, junto con Roi Habba, Oren Tchaicheeyan y Ayelet Lesman de la Universidad de Tel Aviv en Israel. Espacio de entrenamiento El laboratorio Ramanans en el MIT tiene como objetivo diseñar materiales biológicos que imiten la detección, la actividad y la capacidad de respuesta de los tejidos reales en el cuerpo. En términos generales, su grupo busca aplicar estos materiales de bioingeniería en áreas desde la medicina hasta las máquinas. Por ejemplo, ella está buscando fabricar tejido artificial que pueda restaurar la función a las personas con lesión neuromuscular. También está explorando músculos artificiales para su uso en robótica suave, como nadadores impulsados por músculos que se mueven a través del agua con flexibilidad similar a la de los peces. Raman ha desarrollado previamente lo que podría verse como plataformas de gimnasio y rutinas de entrenamiento para células musculares cultivadas en laboratorio. Ella y sus colegas diseñaron un hidrogel “mat” eso alienta a las células musculares a crecer y fusionarse en fibras sin pelarse. También derivó una forma de “ejercitar” las células al diseñarlas genéticamente para que se contraigan en respuesta a pulsos de luz. Y, su grupo ha ideado formas de dirigir las células musculares para que crezcan en líneas largas y paralelas, similares a los músculos estriados naturales. Sin embargo, ha sido un desafío, para su grupo y otros, diseñar tejido muscular artificial que se mueva en direcciones múltiples y predecibles. “Una de las cosas geniales de los tejidos musculares naturales es que no solo apuntan en una dirección. Tomemos, por ejemplo, la musculatura circular en nuestro iris y alrededor de nuestra tráquea. E incluso dentro de nuestros brazos y piernas, las células musculares no apuntan directamente, sino en ángulo, señala Raman. “El músculo natural tiene múltiples orientaciones en el tejido, pero no hemos podido replicarlo en nuestros músculos diseñados.” Plano muscular Al pensar en formas de cultivar tejido muscular multidireccional, el equipo tuvo una idea sorprendentemente simple: sellos. Inspirado en parte por el clásico molde Jell-O, el equipo buscó diseñar un sello, con patrones microscópicos que podrían imprimirse en un hidrogel, similar a las esteras de entrenamiento muscular que el grupo ha desarrollado previamente. Los patrones de la estera impresa podrían servir como una hoja de ruta a lo largo de la cual las células musculares podrían seguir y crecer. “La idea es simple. Pero, ¿cómo se hace un sello con características tan pequeñas como una sola celda? ¿Y cómo sellas algo que es súper suave? Este gel es mucho más suave que Jell-O, y es algo que es realmente difícil de lanzar, porque podría romperse muy fácilmente, dice Raman. El equipo probó variaciones en el diseño del sello y finalmente aterrizó en un enfoque que funcionó sorprendentemente bien. Los investigadores fabricaron un pequeño sello de mano utilizando instalaciones de impresión de alta precisión en MIT.nano, lo que les permitió imprimir intrincados patrones de ranuras, cada una de ellas tan ancha como una sola célula muscular, en la parte inferior del sello. Antes de presionar el sello en una estera de hidrogel, recubrieron el fondo con una proteína que ayudó a que el sello se imprimiera uniformemente en el gel y se desprendiera sin pegarse ni rasgarse. Como demostración, los investigadores imprimieron un sello con un patrón similar a la musculatura microscópica en el iris humano. El

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IA y computación cuántica: Cómo apareció IBM en SXSW 2025

La semana pasada, estuve en el terreno en SXSW en Austin y pude ver algunas de las formas en que IBM Research apareció en la ciudad durante la celebración anual de tecnología e innovación. Arvind Krishna de IBM discute el futuro de la IA y la computación cuántica El presidente y CEO de IBM, dio una conferencia magistral el martes a un auditorio repleto en el Centro de Convenciones de Austin. Krishna Arvind estaba allí para discutir muchos de los temas cercanos y queridos para nosotros en IBM Research. https://youtube.com/watch?v=wGNuTdIQ-nk%3Floop%3D0%26enablejsapi%3D1%26origin%3Dhttps%253A%252F%252Fresearch.ibm.com%26widgetid%3D1%26forigin%3Dhttps%253A%252F%252Fresearch.ibm.com%252Fblog%252Fibm-research-sxsw-quantum-ai%26aoriginsup%3D1%26gporigin%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.google.com%252F%26vf%3D1 En conversación con CNBCbs Jon Fortte invitado especial Gobernador de Illinois Pritzker JBKrishna caminó a la audiencia de SXSW a través de algunos de los mayores desafíos que IBM está abordando hoy. Aquí hay algunos de los aspectos más destacados: Prepárate para ser sorprendido por la cuántica. Krishna respondió a los comentarios que se han unido en Internet en las últimas semanas que la computación cuántica no estará lista para el horario estelar durante décadas, diciendo que antes de que termine la década — en, ya sabes, menos de cuatro años — te sorprenderá lo que las computadoras cuánticas pueden hacer. Krishna enumeró las áreas donde cree que las computadoras cuánticas tendrán un impacto significativo para entonces, incluyendo el secuestro de carbono, el descubrimiento de materiales, los modelos de precios, la nutrición y la optimización empresarial. ¡Así que marca tus calendarios! El futuro de la cuántica está sucediendo en Illinois. Algunos de los mayores avances científicos del siglo pasado ocurrieron en el Estado de la Pradera, incluidas partes del proyecto de Manhattan, así como el trabajo del Fermilab y el Laboratorio Nacional de Argonne y muchas universidades de primer nivel. El gobernador Pritzker está imaginando que esta racha continúe en la era cuántica. Recientemente presentó el Centro Nacional de Algoritmos Cuánticos en Chicago, que será impulsado por un IBM Quantum System Dos a finales de 2025. Pritzker incluso mencionó que recientemente visitó nuestro equipo cuántico en nuestra sede en Yorktown, diciendo que “IBM es una compañía que tiene algunos de los mejores científicos del mundo enfocados en esto AI + quantum es el futuro. Algunos de los problemas más difíciles que enfrenta el mundo se beneficiarán de los sistemas futuros que combinan lo mejor de las computadoras cuánticas y los sistemas de IA. Krishna argumentó que los dos serán complementarios: Los futuros sistemas de IA podrían ser alimentados por la información de los sistemas cuánticos que no están sacando de nuestro conocimiento existente. “AI aprende de lo que sabemos. Quantum puede ayudarnos a desbloquear cómo se comporta la naturaleza,”, dijo. La IA es una herramienta para hacer que los humanos sean más efectivos. En diferentes momentos durante la discusión, Krishna argumentó definitivamente que no cree que los sistemas actuales de IA nos lleven hacia AGI, o inteligencia general artificial. Del mismo modo, dijo que no cree que la IA pueda llevar a cabo el 90% de las tareas de codificación en seis meses, como han sugerido otros. Dijo que cree que el número podría estar más cerca del 30%, pero eso no significa que necesitemos un 30% menos de codificadores — solo significa que pueden hacer más. “Si puedes hacer un 30% más de código con el mismo número de personas, ¿vas a escribir más código o menos?” dijo. IBMers alrededor de SXSW La nota clave de Arvind Krishnaans fue solo una parte de la presencia de IBM en SXSW este año. IBMers de toda la compañía dieron charlas y participaron en paneles, e IBM organizó un espacio interactivo en el Hilton que mostró algunas de las últimas tecnologías de IBM watsonx, granito y visión por computadora. Mesas pequeñas, gran impacto. En el espacio de IBM, instalaron un futbolín y una mesa de ping pong, gratis para que cualquiera pueda jugar. Estas tablas tenían cámaras que rastreaban sus interacciones. En la mesa de futbolín, un sistema de IA rastreó con qué frecuencia disparaste, interceptaste la pelota, defendiste y varias otras tendencias. Según esta información, el sistema te dio un rasgo de personalidad — para mí decía que era un apasionado “Interceptor.” Usando un watsonx y un Granite LLM, rompió en inglés simple mi estilo de juego, mis fortalezas y debilidades. Si bien no espero ser profesional en el futbolín en el corto plazo, esta misma tecnología ya está en uso España Sevilla FC, que lo están usando para vigilar mejor a sus jugadores. Innumerables conversaciones cuánticas. Los investigadores de IBM Quantum estuvieron en todo SXSW este año, apareciendo en varias conversaciones que discutieron el futuro de la computación cuántica a medida que se acerca a la corriente principal. Charles Chung exploró lo que debe suceder para llevarnos a nuestro futuro cuántico, mientras Jeannette García habló con socios de IBM RPI y Cleveland Clinic sobre las implicaciones prácticas de la computación cuántica en campos como los productos farmacéuticos y la ciberseguridad. Y Pedro Rivero demostrado cómo las computadoras cuánticas y clásicas juntas pudieron simular sulfuro de hierro — a menudo conocido como la “cuna de la molécula de la vida.” Ya sabes, las pequeñas cosas. IBM News. Traducido al español

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La IA revela ideas sobre el flujo del hielo antártico

La investigación de Stanford centrada en los movimientos a gran escala de la capa de hielo antártica podría ayudar a mejorar las predicciones sobre cómo cambiará el continente en el futuro. A medida que el planeta se calienta, la capa de hielo de la Antártida se está derritiendo y contribuyendo al aumento del nivel del mar en todo el mundo. La Antártida contiene suficiente agua congelada para elevar el nivel global del mar en 190 pies, por lo que predecir con precisión cómo se moverá y derretirá ahora y en el futuro es vital para proteger las áreas costeras. Pero la mayoría de los modelos climáticos luchan por simular con precisión el movimiento del hielo antártico debido a los escasos datos y la complejidad de las interacciones entre el océano, la atmósfera y la superficie congelada. En un artículo publicado el 13 de marzo en Ciencia», investigadores de la Universidad de Stanford utilizaron el aprendizaje automático para analizar por primera vez datos de detección remota de alta resolución de los movimientos de hielo en la Antártida. Su trabajo revela parte de la física fundamental que rige los movimientos a gran escala de la capa de hielo antártica y podría ayudar a mejorar las predicciones sobre cómo cambiará el continente en el futuro. “Una gran cantidad de datos de observación se ha vuelto ampliamente disponible en la era de los satélites, dijo” Ching-Yao Lai, un profesor asistente de geofísica en el Escuela de Sostenibilidad Stanford Doerr y autor principal en el periódico. “Combinamos ese extenso conjunto de datos de observación con aprendizaje profundo informado por la física para obtener nuevos conocimientos sobre el comportamiento del hielo en su entorno natural Una red de grietas profundas, o grietas, abarca el paisaje helado de un área de la plataforma de hielo Getz en la Antártida. | Jeremy Harbeck, NASAans Goddard Space Flight Center /Operación IceBridge Dinámica de la capa de hielo La capa de hielo de la Antártida, la masa de hielo más grande de la Tierra y casi el doble del tamaño de Australia, actúa como una esponja para el planeta, manteniendo los niveles del mar estables al almacenar agua dulce como hielo. Para comprender el movimiento de la capa de hielo antártica, que se está reduciendo más rápidamente cada año, los modelos existentes generalmente se han basado en suposiciones sobre el comportamiento mecánico de los hielos derivado de experimentos de laboratorio. Pero el hielo de la Antártida es mucho más complicado de lo que se puede simular en el laboratorio, dijo Lai. El hielo formado a partir del agua de mar tiene propiedades diferentes que el hielo formado a partir de nieve compactada, y las capas de hielo pueden contener grandes grietas, bolsas de aire u otras inconsistencias que afectan el movimiento. “Estas diferencias influyen en el comportamiento mecánico general, el llamado modelo constitutivo, de la capa de hielo de maneras que no se capturan en modelos existentes o en un entorno de laboratorio, dijo” Lai. Lai y sus colegas no intentaron capturar cada una de estas variables individuales. En cambio, construyeron un modelo de aprendizaje automático para analizar los movimientos a gran escala y el grosor del hielo registrado con imágenes satelitales y radar de aviones entre 2007 y 2018. Los investigadores pidieron al modelo que se ajustara a los datos de detección remota y cumpliera con varias leyes existentes de la física que rigen el movimiento del hielo, usándolo para derivar nuevos modelos constitutivos para describir la viscosidad de los hielos – su resistencia al movimiento o al flujo. Este mapa de la Antártida muestra la ubicación de varias plataformas de hielo antárticas en blanco; la tierra se representa en gris. | Agnieszka Gautier / NSIDC Compresión vs. cepa Los investigadores se centraron en cinco de las plataformas de hielo de la Antártida – plataformas flotantes de hielo que se extienden sobre el océano desde los glaciares terrestres y retienen la mayor parte del hielo glacial de la Antártida. Descubrieron que las partes de las plataformas de hielo más cercanas al continente se están comprimiendo, y los modelos constitutivos en estas áreas son bastante consistentes con los experimentos de laboratorio. Sin embargo, a medida que el hielo se aleja del continente, comienza a retirarse al mar. La cepa hace que el hielo en esta área tenga diferentes propiedades físicas en diferentes direcciones – como cómo un tronco se divide más fácilmente a lo largo del grano que a través de él – un concepto llamado anisotropía. “Nuestro estudio descubre que la mayor parte de la plataforma de hielo es anisotrópica,” dijo el primer autor del estudio Yongji Wang, quien realizó el trabajo como investigador postdoctoral en el laboratorio de Laiata. “La zona de compresión – la parte cerca del hielo molido – solo representa menos del 5% de la plataforma de hielo. El otro 95% es la zona de extensión y no sigue la misma ley.” Comprender con precisión los movimientos de la capa de hielo en la Antártida solo será más importante a medida que aumenten las temperaturas globales – el aumento de los mares ya está aumentando las inundaciones en áreas e islas bajas, acelerando la erosión costera y empeorando los daños causados por huracanes y otras tormentas severas. Hasta ahora, la mayoría de los modelos han asumido que el hielo antártico tiene las mismas propiedades físicas en todas las direcciones. Los investigadores sabían que se trataba de una simplificación excesiva – modelos del mundo real nunca replican perfectamente las condiciones naturales –, pero el trabajo realizado por Lai, Wang y sus colegas muestra de manera concluyente que los modelos constitutivos actuales no están capturando con precisión el movimiento de la capa de hielo visto por los satélites. “La gente pensó en esto antes, pero nunca había sido validado,” dijo Wang, quien ahora es investigador postdoctoral en la Universidad de Nueva York. “Ahora, basado en este nuevo método y el riguroso pensamiento matemático detrás de él, sabemos que los modelos que predicen la evolución futura de la Antártida deberían ser

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Construyendo su Práctica de Servicios de IA: Transformando la Colaboración en la Era de la Inteligencia

La Revolución de la IA: Transformando la Comunicación Empresarial Estamos en el umbral de lo que creo que es una de las transformaciones más significativas en la historia de las comunicaciones comerciales. La inteligencia artificial no es simplemente mejorar nuestras herramientas de colaboración – es fundamentalmente reimaginar cómo nos conectamos, comunicamos y creamos valor juntos. Para nuestros socios de Cisco Collaboration, este momento representa tanto una oportunidad extraordinaria como un imperativo estratégico. La IA no es solo transformar la colaboración, sino redefinirla. La verdadera pregunta es: ¿qué tan rápido puede posicionar su práctica para liderar este cambio y ofrecer un valor tangible a sus clientes? La rápida aceleración de las capacidades de IA que estamos presenciando hoy me recuerda a los primeros días de la computación en la nube. Muchos lo abordaron con cautela, viéndolo como un cambio de tecnología incremental en lugar de una transformación fundamental del modelo de negocio. Aquellos que reconocieron su verdadero potencial temprano y adaptaron sus prácticas en consecuencia surgieron como líderes del mercado. Wewere en un punto de inflexión similar con AI en colaboración. “AI está transformando la experiencia del cliente, marcando el cambio más impactante en el mercado de Contact Center desde la llegada de ACD. Nuestros clientes son cada vez más conscientes de este cambio. La IA mejora la productividad de los agentes al automatizar las tareas rutinarias, ayuda a gestionar las oleadas estacionales o basadas en eventos y, lo que es más importante, permite una personalización más profunda de los clientes a través del análisis de datos en tiempo real. Esto permite a las empresas predecir las necesidades de los clientes y administrar viajes personalizados de manera más efectiva. El impacto de la IA es profundo y su potencial aún no se ha realizado.” — Fred Elliott, Director de Presales, Centro de Contacto, Presidio La ventaja de Cisco AI: Una Oportunidad de Servicios de Alto Valor Si bien muchas de las innovaciones de IA de Cisco están diseñadas para agregar valor intrínseco a nuestra plataforma en la nube a través de capacidades como cancelación de ruido, encuadre de video, “funcionalidad de pick me up”, Vidcast y traducción en vivo – haciendo que nuestras soluciones sean más valiosas para los clientes directamente de la caja – la aparición de Agente de IA en el Centro de Contacto representa un momento decisivo para los servicios asociados. A medida que AI Agent avanza hacia la disponibilidad general en nuestra cartera de Contact Center, está tomando forma un panorama de servicios completamente nuevo, que abarca todo el ciclo de vida de la implementación de AI. Los socios pueden desarrollar prácticas de alto margen en torno a los servicios de asesoramiento estratégico que ayudan a los clientes a reimaginar los viajes de experiencia del cliente, servicios de diseño que traducen la visión en arquitectura a través del desarrollo de la base de conocimientos y el diseño de flujo conversacional, servicios de implementación que orquestan implementaciones complejas, servicios de optimización continua que refinan continuamente el rendimiento de la IA y servicios de integraciónque conectan las capacidades de IA de Cisco con modelos de lenguaje especializados y aplicaciones empresariales. Este enfoque de servicios integrales no solo crea oportunidades de ingresos inmediatos, sino que establece relaciones más profundas y estratégicas con los clientes basadas en la creación continua de valor. Impacto Cuantificable: El Caso de Negocio para la IA en Colaboración El caso de negocios para estos servicios es convincente. La investigación reciente de Forrester subraya el potencial transformador cuando la experiencia del cliente y la IA convergen: Estas son mejoras incrementales – representan cambios graduales en el rendimiento del negocio que justifican una inversión significativa. Como socios, su capacidad para traducir estas posibilidades en casos de negocios personalizados para sus clientes será un diferenciador clave. “Comenzamos a invertir hace más de 10 años en nuestra práctica de IA y Ciencia de Datos, posicionándonos para integrar sin problemas la IA de generación a medida que emergía. Esta previsión estratégica, combinada con nuestra experiencia establecida en Contact Center, nos permite guiar a los clientes en la realización de los beneficios y el ROI de la IA en su Experiencia del Cliente. En las discusiones con los clientes, los casos de uso de IA y las mejoras de productividad en los Contact Centers surgen constantemente como las principales prioridades. Al aprovechar nuestra amplia experiencia técnica junto con nuestros equipos de asesoría y seguridad de datos, ayudamos a las organizaciones a navegar los riesgos y recompensas de implementar estas soluciones innovadoras. Para los socios que cuestionan si la IA presenta una oportunidad de servicio genuina, la respuesta es un rotundo sí. El momento de construir estas capacidades es ahora.” — Joe Berger, Vicepresidente de Experiencias Digitales, WWT Beyond Contact Center: El Canvas de Colaboración de IA más amplio Si bien Contact Center representa una oportunidad inmediata de alto valor para los servicios de IA, es importante reconocer la transformación más amplia que se produce en todo el panorama de la colaboración. El enfoque de Cisco para la IA va más allá de agregar características independientes – weiesre que mejoran fundamentalmente el valor intrínseco de nuestra plataforma en la nube. Capacidades como la cancelación inteligente de ruido, el encuadre de video perfecto, los resúmenes de reuniones, la traducción en vivo y el video asíncrono a través de Vidcast están haciendo que nuestras soluciones sean más valiosas para los clientes. Para los socios, esto crea una doble ventaja: una plataforma más convincente para vender (con toda la rentabilidad asociada) junto con nuevas oportunidades de servicios. La creciente inteligencia de la propia plataforma también crea una base para que los socios creen soluciones especializadas para flujos de trabajo específicos de la industria, integraciones personalizadas con aplicaciones comerciales y experiencias personalizadas que aborden las necesidades únicas de los clientes. Construyendo su Práctica de IA: Un Enfoque Estratégico Para los socios que contemplan cómo construir su práctica de servicios de IA, recomiendo un enfoque estratégico que equilibre la captura inmediata de oportunidades con la creación de capacidades sostenibles: El Camino Adelante: De

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Más allá de lo digital: la resiliencia impulsa las finanzas basadas en IA

En el MWC Barcelona 2025, Huawei presentó su propuesta de valor «Más allá de lo digital: la resiliencia impulsa las finanzas basadas en IA» y lanzó su marco RAAS (Fiabilidad, Disponibilidad, Autonomía y Seguridad) basado en IA. Jason Cao de Huawei da un discurso inaugural en el Foro Financiero de Huawei En el MWC Barcelona 2025, Huawei presentó su propuesta de valor «Más allá de lo digital: la resiliencia impulsa las finanzas basadas en IA» y lanzó su marco RAAS (Fiabilidad, Disponibilidad, Autonomía y Seguridad) basado en IA. Utilizando los productos, soluciones y servicios TIC de Huawei, este marco busca ayudar a las instituciones financieras a construir una infraestructura extremadamente resiliente y acelerar su transformación digital e inteligente integral en la era de la IA. El salto de la industria financiera a la era de la IA El desarrollo de la IA es imparable y la innovación financiera es inagotable. La industria financiera global ha pasado de la era digital a la IA. La IA se está integrando en los flujos de trabajo financieros clave, transformando profundamente las oficinas y las arquitecturas de front, middle y back office. Sin embargo, la IA también plantea desafíos sin precedentes para la infraestructura financiera. Sin una resiliencia adecuada, no podemos pasar de lo digital a lo inteligente. Debemos aprovechar las oportunidades que ofrece la IA para la innovación empresarial, a la vez que mejoramos la construcción de infraestructura para garantizar la resiliencia en la era de la IA.Jason Cao, director ejecutivo de Huawei Digital Finance BU Más allá de lo digital: la resiliencia potencia las finanzas basadas en IAEl marco RAAS (confiabilidad, disponibilidad, autonomía y seguridad) impulsado por IA de Huawei forma una base digital extremadamente resistente para las finanzas. Huawei ofrece servicios de diseño de marcos RAAS basados ​​en IA, así como soluciones integrales de productos que incluyen computación, almacenamiento, redes y nube, para ayudar a nuestros clientes financieros a construir una infraestructura extremadamente resiliente en la era de la IA. Hasta la fecha, Huawei ha prestado servicios a 53 de los 100 bancos más importantes del mundo, cubriendo a más de 3700 clientes financieros en más de 80 países y regiones. Manténgase al tanto de este blog para obtener información detallada sobre RAAS a cargo de Alvin Feng, Director de Marketing Global y Ventas de Soluciones de la Unidad de Negocios de Finanzas Digitales de Huawei. Obtenga más información sobre las soluciones financieras inteligentes de Huawei . Huawei News. Traducido al español

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Barras del estator de ABB: confiabilidad y eficiencia en proceso GMD

La precisión, la atención a nivel de detalle y la excelencia en ingeniería de la compañía líder en tecnología garantizan que esta innovación cumpla con las altas demandas del sector minero, brindando una solución confiable que ayuda a esta industria a ser más eficiente y sostenible. En su compromiso por mejorar la eficiencia y productividad de las grandes industrias, ABB nuevamente sorprende con una tecnología clave para la minería: las barras del estator, el núcleo del motor de anillo en los Gearless Mill Drives (GMD). El proceso de molienda es una operación fundamental en la industria minera. A diferencia de los accionamientos de molino tradicionales, los GMD de ABB eliminan la necesidad de componentes mecánicos pesados y de alto mantenimiento, impulsando el molino directamente mediante un campo magnético. Esto no solo reduce el mantenimiento, sino que también mejora la eficiencia y confiabilidad de las compañías mineras. Es por ello que, con más de 110 motores de anillo fabricados en su planta de Bilbao, España, ABB ha instalado esta tecnología en cerca de 25 países, consolidándose como un proveedor de clase mundial. “Un componente central de los GMD, con hasta 20 metros de diámetro, son algunos de los motores eléctricos más grandes del mundo. Nuestros ingenieros adaptan cada motor a las necesidades específicas del usuario, asegurando que el producto esté optimizado para su entorno y ofrezca varios años de funcionamiento eficiente”, señaló David Miguel, Ingeniero Mecánico Principal de la fábrica de ABB en Bilbao. Detrás de la eficiencia de los GMD está la atención al detalle, y las barras del estator no son la excepción. Estas, junto con su estructura de soporte, conforman el estator (la parte estática del motor de anillo) y generan el campo magnético que acciona el molino. “La precisión y la coherencia durante todo el proceso de fabricación son clave, ya que cualquier defecto en las barras o en su ubicación puede provocar ineficiencia o fallos. Cada etapa, desde la selección del material hasta el montaje final y las pruebas, es vital”, destacó Julen Fernández, Ingeniero de Proyectos en ABB Bilbao. Gracias a este nivel de precisión e innovación, las compañías mineras confían en los GMD de ABB para mejorar su eficiencia operativa y garantizar la continuidad de sus procesos, un factor clave en un sector donde el tiempo de inactividad puede generar pérdidas sustanciales. ABB News. Traducido al español

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Desmitificar la Complejidad de la IA al asociarse con Líderes de la Industria

Concéntrese en la innovación de IA y deje la infraestructura a Equinix y Dell Technologies A medida que las iniciativas de IA empresarial despegan, los líderes de TI están bajo una presión creciente para usar la IA para maximizar la ventaja competitiva. Sin embargo, embarcarse en este viaje presenta obstáculos incluso para los mejores. Si bien de alguna manera la IA es como otras cargas de trabajo, también viene con desafíos únicos: Imagine una compañía farmacéutica que encargó a su CTO que descubriera una solución de IA para ayudarlos a transformar el descubrimiento de fármacos. Tal proyecto requeriría que la compañía procese grandes cantidades de datos moleculares, así como datos de bases de datos científicas y ensayos clínicos, gran parte de los cuales es información confidencial y patentada que no podrían arriesgarse a poner en la nube. Para tener éxito con un proyecto tan ambicioso, el CTO sabía que necesitaba utilizar un modelo de infraestructura híbrida y trabajar con líderes de la industria de TI que se especializan en ofrecer soluciones listas para la IA que están fuera de la casa de ruedas de su equipo. A medida que organizaciones como esta comienzan a explorar oportunidades de IA, a menudo buscan ayuda para ejecutar su visión. En cada paso del viaje de IA, desde reducir la lista de posibles iniciativas de IA hasta identificar los conjuntos de datos correctos, elegir un modelo, averiguar los requisitos de infraestructura y dónde colocar esa infraestructura, puede encontrar socios de confianza para ayudarlo a llevar a buen término sus objetivos de IA. Si se encuentra en una industria altamente regulada o tiene requisitos de datos especiales, existen soluciones que le permiten hacer IA de manera segura y eficiente, al tiempo que protege los datos confidenciales y propietarios. Como cualquier iniciativa importante de TI, la IA viene con sus desafíos, pero los socios adecuados pueden ayudarlo a enfrentarlos y desbloquear un nuevo valor con la IA. Al utilizar la infraestructura de IA especialmente diseñada en centros de datos privados altamente interconectados, puede aprovechar todas las oportunidades que brinda la IA al tiempo que protege sus datos. Construya una base con una estrategia clara de gestión de datos Los datos son el alma que impulsa la IA, y la gestión de datos se ha vuelto cada vez más compleja para las empresas. Esto era cierto incluso antes de que la IA se convirtiera en la corriente principal, pero ahora es una realidad que las empresas pueden evitar. Los datos necesarios para un proyecto de IA generalmente vienen en muchas formas diferentes y se encuentran en diferentes lugares, desde el almacenamiento de objetos en nubes públicas hasta bases de datos en almacenamiento privado en todo el mundo. Es importante limpiar estos conjuntos de datos antes de usarlos con el entrenamiento del modelo, el ajuste fino o la recuperación de la generación aumentada (RAG). Por gravedad de datos, a medida que los datos se acumulan, hay una atracción gravitacional de otros recursos a donde sea que estén los datos. Las empresas terminan poniendo otras aplicaciones y datos donde están sus conjuntos de datos más grandes. Pero esto puede llevar a altos costos e ineficiencias en el futuro—, especialmente si todos sus datos gravitaron a la nube pública. Las regulaciones de privacidad y soberanía de datos refuerzan aún más la necesidad de una estrategia de datos reflexiva que lo ayude a proteger la información confidencial y cumplir con las regulaciones. Necesita tal estrategia incluso antes de lanzar un proyecto de IA. A partir de ahí, puede averiguar los requisitos de infraestructura y dónde colocar esa infraestructura. An núcleo autoritario el modelo de arquitectura de datos es imprescindible para mantener el control de sus datos al tiempo que incorpora servicios flexibles en la nube. Con este enfoque, mantiene la custodia de sus conjuntos de datos en una ubicación central mientras mantiene la proximidad a las nubes y los proveedores de servicios y los recursos informáticos correctos. Esta estrategia de datos lo prepara para administrar los requisitos únicos de las cargas de trabajo de IA distribuidas, como la necesidad de mover rápidamente los datos de las ubicaciones de borde a la nube y viceversa para la inferencia de IA. Piense en la infraestructura de IA adecuada y dónde ponerla Cuando esté listo para afinar un modelo de IA para inferencia básica o implementar RAG para generar información de mayor calidad, es importante comprender los requisitos de infraestructura para su proyecto. Esto incluye cómputo de alto rendimiento, almacenamiento y administración de datos sólidos y redes flexibles que admiten los requisitos de alto ancho de banda de la IA. A partir de ahí, puede determinar dónde colocar esa infraestructura, ya sea en su centro de datos, en la nube o en un Preparado para la IA instalación. En los últimos años, muchas empresas han estado reconsiderando qué cargas de trabajo se adaptan mejor a la nube. La tendencia de repatriar las cargas de trabajo a ahorrar costos tiene organizaciones que revisan el valor de las arquitecturas híbridas multicloud que les permiten utilizar la combinación óptima de infraestructura pública y privada para sus necesidades. Resulta que la IA también puede aprovechar la infraestructura híbrida. Muchas empresas no utilizan la nube pública para AI debido a la disponibilidad de servicios de IA allí y la velocidad de implementación. Pero hay otras opciones para su computadora AI, y a menudo vienen con beneficios considerables, que incluyen flexibilidad y mayor control de sus datos, así como la capacidad de evitar el bloqueo del proveedor. Aproveche las soluciones privadas de IA Debido a la naturaleza sensible de los datos de las compañías farmacéuticas, su CTO probablemente no querría lanzar el proyecto de IA de descubrimiento de fármacos en la nube pública. En cambio, necesitaría explorar la infraestructura privada adyacente a la nube para apoyar la iniciativa. IA privada se refiere al uso de infraestructura privada que le permite personalizar soluciones de IA con sus datos propietarios. Con este enfoque, coloca una copia autorizada de sus datos en la infraestructura privada y luego tiene la flexibilidad

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¿Tomadores: Los drones están tomando tu trabajo?

Las cuatro etapas de la aceptación de la revolución digital En caso de que no lo hayas notado, casi todos los trabajos que haces ahora implican algún tipo de automatización o IA. De hecho, la revolución digital se ha puesto en marcha últimamente, y esto puede significar cualquier cosa, desde dispositivos de orden digital que ocupan el lugar del personal de espera, hasta la automatización completa de la revisión de documentos. Hoy en día, incluso puede hacer clic y solicitar imágenes y voces en off que reemplazan la necesidad de sesiones de fotos y actores de voz. Escribiendo todo tipo de artículos sobre drones y para qué se usan hoy, creo que también es hora de que te escriba, querido topógrafo. Porque, como escritor, Iicive tuvo que abrirse y abrazar la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT. Y veo que también estás en medio de una ola de cambio que quizás no te des cuenta de que es mejor abrazar que ignorar. Entonces, ¿dónde estás en las siguientes etapas de aceptación? ¿Y cómo podría mirarlos de frente lo que le permitiría entrar en todo este progreso digital más lejos y más rápido de lo que imaginaba? Conociendo estas etapas, espero que las pases más rápido.   Etapa uno: Miedo y negación Hecho: Cada vez más empresas y proveedores de servicios recurren a mapas basados en datos de drones para analizar todo—from volúmenes de suciedad movido en un sitio minero, a vistas diarias del proyecto en un proyecto de construcción de granjas solares, a límites catastrales y uso de la tierra. Así que, naturalmente, podría pensar que su trabajo como topógrafo de tierra está bajo amenaza. We’t ha estado allí. Los trabajadores de las tiendas de comestibles seguramente jadearon en las máquinas de autopago y yo, como escritor, de ojos laterales ChatGPT y encontré la mención de ella como clavos en una pizarra. Pero debajo de esas reacciones, todos nos hemos dado cuenta de que hay dos opciones: Movernos en la dirección de la transformación, o tomar la rampa de salida y perder un gran desarrollo en la forma en que todos en el mundo están trabajando ..   Es más aterrador imaginar lo que sucedería si tu profesión comenzara a superarte debido a la nueva tecnología, que admitir que esta tecnología puede impulsar tu carrera si estás abierto a aprender algunas cosas nuevas. agregar un dron confiable a su kit de herramientas. Etapa dos: Probándolo todo Esa profunda sabiduría para moverse en la dirección de la transformación digital también es un instinto de supervivencia. Porque a menos que esté sentado en un fondo fiduciario o descaradamente apático sobre su carrera o negocio, sabe que esta es la dirección a seguir. De hecho, en la última década, cada vez más business y proveedores de servicios han comenzado a adoptar drones como una herramienta seria para la topografía. Comenzaron con modelos de menor costo, particularmente quadcopters. Y descubrieron que incluso este tipo de UAV aceleraron la recopilación de datos de encuestas mucho en comparación con las botas en el suelo. Características como cinemático en tiempo real y cinemático post-proceso ató los datos aéreos más estrechamente a las coordenadas reales en el suelo. De hecho, la captura de datos aéreos incluso con los cuadricópteros más limitados reduce el número de topógrafos necesarios en el campo y proporciona datos de encuesta precisos dos o tres veces más rápido. Además de esto, los datos de drones ofrecen mucha más información a través de mapas fotorrealistas ricos en datos. Entonces, cuando lo piensas, ahorras aún más tiempo, porque si los entregables cambian, puedes consultar el mismo mapa sin tener que volver al campo y recopilar más datos. También puede ofrecer vistas y análisis realistas a las partes interesadas para que no tengan que viajar a los sitios con tanta frecuencia. Y eso es justo lo que son las empresas haciendo precisamente eso. La topografía con drones explota instantáneamente las posibilidades de los lugares en los que puede capturar data—lugares que no podía imaginar antes debido a la gran escala de las limitaciones de tiempo. No hay forma de que puedas caminar y tomar puntos mediciones del crecimiento de pastos marinos con botas en el suelo de marea baja representado arriba. ¡Te hundirás y pasarás días! Con tantas soluciones desbloqueadas, el campo de la topografía con drones ya ha evolucionado, ya que los topógrafos empujan los límites de la tecnología, y la tecnología se desarrolla para expandir esos límites. De hecho, después de usar quadcopters, los topógrafos que trabajaban en proyectos más grandes buscaron otros tipos de UAV para cubrir más terreno y obtener más información más rápido. Empezaron a adoptar ala fija y tecnología de drones VTOL para hacer todo más fácil, más eficiente y más seguro. Y aquí está el pateador sobre topografía aérea: no tienes que sacrificar la precisión. De hecho, puede entregar más y en un contexto de vida que cualquier parte interesada puede reconocer instantáneamente.  Finalmente, también se dará cuenta de esto: en medio de los avances de estas herramientas, las habilidades y conocimientos de topografía aún han sido vitales para ejecutar los proyectos correctamente. El conocimiento sobre la verdad del terreno, la forma en que los puntos de control deben colocarse alrededor del terreno y otros factores clave aún requieren habilidad y juicio. E incluso a medida que la configuración del suelo se vuelve más fácil, usted es el que controlará la calidad de los resultados y validará la precisión.  Etapa tres: Replanteando tu relación con los drones Con un poco de experiencia con la topografía de drones en su haber, comienza a darse cuenta de que todos estos nuevos avances técnicos que aparecen están sentados en una especie de buffet. Entonces tu trabajo ahora está cambiando. La encuesta que solía realizar durante días, con un equipo, ahora se realiza en una hora con un dron. Así que ahora, puedes cubrir más terreno, más rápido, con más frecuencia e incluso ejecute el control de calidad y proporcione otros servicios de consulta de encuestas de una manera mucho más impactante. Su experiencia no solo importa; si acepta

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El Futuro de la Sinergia Humano-Robot

Fundada en 2018, Bots Lúcidoses una empresa de robótica de IA que se compromete a elevar a la humanidad mediante la construcción de los robots más productivos y responsables del mundo que pueden realizar tareas peligrosas y exigentes. 1. Chips Cerebrales Restauran el Movimiento en Pacientes Paralizados Una innovadora interfaz cerebro-computadora (BCI) ha permitido a un hombre paralizado mover su brazo usando solo el pensamiento. Los investigadores implantaron electrodos en su cerebro, que decodificaron sus señales neuronales y las transmitieron a electrodos en su brazo, evitando la médula espinal dañada. Si bien aún se encuentra en las primeras etapas, esta tecnología señala un futuro en el que los BCI podrían ayudar a millones a recuperar la movilidad. Llevada principal: Los chips cerebrales están haciendo realidad la ciencia ficción, ofreciendo esperanza para restaurar el movimiento en personas con parálisis. Leermás. 2. Robots Humanoides Competirán en Medio Maratón Contra los Humanos Japón organizará el primer medio maratón con robots humanoides compitiendo contra corredores humanos. Estos robots necesitarán correr, equilibrar y conservar energía a más de 13.1 millas, superando los límites de la robótica bípeda. Si bien Atlas y Agility Robotics’ Digit de Boston Dynamics han aparecido en los titulares, la resistencia sigue siendo un gran desafío. Llevada principal: Esta carrera no es solo por diversión, sino que es una prueba seria de resistencia robótica que podría impulsar la innovación en aplicaciones del mundo real como la respuesta a desastres y la logística. Leermás. 3. El Congreso Revisa la Legislación de Drones Los legisladores estadounidenses están debatiendo una vez más las nuevas regulaciones de drones, centrándose en temas como la seguridad del espacio aéreo, las amenazas a la seguridad y la fabricación nacional de drones. El impulso se produce en medio de las preocupaciones sobre los drones fabricados en China y los esfuerzos para impulsar a las compañías estadounidenses de drones. Lograr un equilibrio entre seguridad e innovación sigue siendo un desafío. Llevada principal: Las nuevas leyes de drones podrían dar forma al futuro de las operaciones de UAV en los Estados Unidos, con grandes implicaciones para las empresas, la seguridad y la gestión del tráfico aéreo. Leermás. Lucid Bots News. A. A. Traducido al español

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